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Enregistrement W2513487289 · doi:10.4103/1008-682x.189207

Dog sperm head morphometry: its diversity and evolution

2016· article· en· W2513487289 sur OpenAlexaboutno aff
Carles Soler, Ana Alambiaga, MariaA Martí, Almudena García‐Molina, Anthony Valverde, Jesús Contell, Marcos Campos

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Andrology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de Córdoba
Mots-clésBreedLabrador RetrieverBiologyVeterinary medicineGerman Shepherd DogZoologyAnimal scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dogs have been under strong artificial selection as a consequence of their relationship with man. Differences between breeds are evident that could be reflected in seminal characteristics. The present study was to evaluate differences in sperm head morphometry between seven well-defined breeds of dog: the British Bulldog, Chihuahua, German Shepherd, Labrador Retriever, Spanish Mastiff, Staffordshire Terrier, and Valencian Rat Hunting dog. Semen samples were obtained by masturbation and smears stained with Diff-Quik. Morphometric analysis (CASA-Morph) produced four size and four shape parameters. Length, Ellipticity, and Elongation showed higher differences between breeds. MANOVA revealed differences among all breeds. Considering the whole dataset, principal component analysis (PCA) showed that PC1 was related to head shape and PC2 to size. Procluster analysis showed the British Bulldog to be the most isolated breed, followed by the German Shepherd. The PCA breed by breed showed the Chihuahua, Labrador Retriever, Spanish Mastiff, and Staffordshire Terrier to have PC1 related to shape and PC2 to size, whereas the British Bulldog, Valencia Rat Hunting dog, and German Shepherd had PC1 related to size and PC2 to shape. The dendrogram for cluster groupings and the distance between them showed the British Bulldog to be separated from the rest of the breeds. Future work on dog semen must take into account the large differences in the breeds' sperm characteristics. The results provide a base for future work on phylogenetic and evolutionary studies of dogs, based on their seminal characteristics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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